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升级   41% TA的每日心情 | 慵懒 2014-2-24 09:04 |
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1、蒙特卡罗算法(该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,
, ?* a$ |3 a/ ~. @9 `2 S同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法); b- H. I# {) n/ X1 `
2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法(比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,8 \8 A o6 t, j! G
而处理数据的关键就在于这些算法,通常使用Matlab作为工具)
% Y" ?& h4 {- ?/ C9 W6 u) ]3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题(建模竞赛大多数问题属于最优化问题,$ \& a% a( c! @0 v- E8 T* J) p- w" [ L
很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用Lindo、Lingo软件实现)7 J4 F) r$ J$ e& r
4、图论算法(这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,
6 u6 M* i2 ~; S( J" w4 L7 w涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备)
7 T$ O7 L x) Q; ?" M2 z$ ~5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法(这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中)$ R3 v* K, D4 k
6、最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法
: p. Z' T3 G. q/ r(这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,对于有些问题非常有帮助,
" Z! b: K& I6 u7 V. s4 G; f但是算法的实现比较困难,需慎重使用)$ v% R. u6 H' Y# z
7、网格算法和穷举法(网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,
) X: F- O, t: D; F当重点讨论模型本身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具)
; A' C& `+ L- L/ N9 n# s8 M8、一些连续离散化方法(很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只认的是离散的数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的); A- h* e" R$ A4 P1 [0 \+ k, k
9、数值分析算法(如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那一些数值分析中常用的算法比4 |4 F* F M2 d( s1 C7 x
如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用)
& }1 @; T& }8 \8 m0 _" P! f% R8 c4 @10、图象处理算法(赛题中有一类问题与图形有关,即使与图形无关,论文中也应该要不乏图片的,4 J5 z0 @$ ]$ N& S s
这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用Matlab进行处理)
9 v+ |# G9 g1 w* R/ G& I3 U |
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